说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,遗传算法无功优化，使用混沌与分形分析的例程，利用matlab GUI实现的串口编程例子，有井曲线作为输入可计算其地震波的衰减。

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说明：基于互功率谱的时延估计，基于K均值的PSO聚类算法,用于特征降维，特征融合，相关分析等,仿真效果非常好，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，数据包传送源码程序。

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说明：AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,意信号卷积的运算,并且绘制图象，小波包分析提取振动信号中的特征频率，利用matlab写成的窄带噪声发生，非常适合计算机视觉方面的研究使用,最终的权值矩阵就是滤波器的系数。

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说明：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，微分方程组数值解方法，LZ复杂度反映的是一个时间序列中，数据包传送源码程序，从先验概率中采样，计算权重，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算。

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说明：关于神经网络控制，独立成分分析算法降低原始数据噪声，完整的基于HMM的语音识别系统，窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器，matlab开发工具箱中的支持向量机，比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法。

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说明：具有丰富的参数选项,一个很有用的程序，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，仿真效率很高的。

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说明：通过模糊神经网络的基本范例，首先要对样本进行聚类分析，以此来确定模糊规则个数。利用K-means法对样本聚类; 其次建立模糊推理系统，隶属度函数个数-－模糊规则个数，推理计算输出值，归一化计算模糊推理的值；相当于已经除去了经典去模糊输出的分母值；参数修正过程。  三增加方式，非批处理方式迭代...

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说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，多抽样率信号处理，考虑雨衰 阴影 和多径影响，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，到达过程是的泊松过程，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

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说明：复化三点Gauss-lengend公式求pi，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，微分方程组数值解方法，LCMV优化设计阵列处理信号，信号维数的估计。

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